대한민국 제조AI 현황 분석 및 미래 발전 전략 로드맵

대한민국 제조AI 현황 분석 및 미래 발전 전략 로드맵

I. 서론

제조업은 인류 문명의 발전과 경제 성장의 핵심 동력이었으며, 현재는 4차 산업혁명이라는 거대한 전환기를 맞이하고 있습니다. 과거 소품종 대량생산 체계에서 벗어나, 다품종 개인 맞춤형 유연생산으로의 전환이 가속화되고 있으며, 고품질·고기능 제품 중심에서 데이터와 인공지능(AI) 기반의 혁신 제품 중심으로 패러다임이 변화하고 있습니다.1 이러한 변화의 중심에는 제조AI가 자리하고 있으며, 이는 생산 효율성 향상, 비용 절감, 품질 관리 개선, 그리고 예측 가능성 증대 등 제조업의 핵심 경쟁력을 확보하는 데 필수적인 동력으로 부상하고 있습니다.1

본 보고서는 제조AI의 글로벌 현황과 주요 동향을 면밀히 분석하고, 대한민국의 제조AI 도입 및 발전 수준을 심층적으로 진단하는 것을 목적으로 합니다. 특히 국내 제조업, 그중에서도 중소기업이 직면한 구체적인 과제들을 파악하고, 이를 극복하기 위한 실질적인 방안들을 모색합니다. 나아가 대한민국의 제조AI 발전을 위한 체계적인 전략과 단계별 로드맵을 제시함으로써, 정책 입안자와 산업 관계자들이 미래 제조업의 혁신을 위한 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하고자 합니다.

II. 제조AI 글로벌 현황 및 주요 동향

1. 글로벌 제조AI 시장 규모 및 성장 전망

글로벌 제조AI 시장은 폭발적인 성장세를 보이며 산업 전반의 디지털 전환을 이끌고 있습니다. 2019년 814억 달러로 평가되었던 시장 가치는 2032년에는 695.16억 달러에 달할 것으로 예상되며, 예측 기간(2020-2032) 동안 연평균 성장률(CAGR)은 37.7%에 이를 것으로 전망됩니다.3 이러한 높은 성장률은 제조AI 기술 도입의 시급성과 함께 막대한 시장 기회를 동시에 시사합니다. 이는 제조업의 디지털 전환과 AI 통합이 전 세계적인 흐름임을 명확히 보여주는 지표입니다.

특히 아시아 태평양 지역은 2019년 제조AI 시장의 8.48%를 차지하며 지배적인 위치를 확보했으며, 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다.3 아시아 태평양 지역 내 중국, 일본, 싱가포르, 인도 등 주요국들이 AI 및 스마트 공장에 적극적으로 투자하고 있음을 고려할 때 3, 이러한 성장은 대한민국에 기회이자 동시에 치열한 경쟁을 예고합니다. 대한민국은 이들 국가와의 경쟁에서 뒤처지지 않기 위한 전략 마련이 필수적이며, 동시에 이 지역의 성장 동력에 편승하여 협력 기회를 모색하는 방안도 고려해야 합니다.

2. 핵심 기술 동향

제조AI의 발전은 다양한 핵심 기술의 융합과 고도화를 통해 이루어지고 있습니다. 주요 기술 동향은 다음과 같습니다.

• AI 중심 협업 로봇(Cobots) 투자 증가: AI 기술의 발전은 협업 로봇(코봇)의 성능을 혁신적으로 향상시켜 제조 작업장에서의 작업 효율성을 크게 높이고 있습니다. 코봇은 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 대량의 제품 결함을 신속하게 검사하고, 예측 지능을 통해 잠재적 위험을 사전에 회피할 수 있습니다. 이는 반복적이고 위험한 작업을 인간 작업자 대신 수행함으로써 안전성과 효율성을 동시에 증대시킵니다.3 예를 들어, 덴마크의 주방 제조업체 MVI Maskinfabrik은 AI 기반 코봇을 도입하여 용접에 필요한 시간을 50% 단축하는 성과를 거두었습니다.3
• 예측 유지보수 (Predictive Maintenance): 기계 학습 기술은 제조 장비의 고장을 사전에 감지하고 예방하여 계획되지 않은 다운타임을 최소화하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 센서 데이터와 AI 알고리즘의 결합은 설비의 이상 징후를 조기에 발견하고 최적의 유지보수 시점을 예측함으로써 예방적 유지보수를 가능하게 합니다.2 호주의 한 철광석 공장은 예측 유지보수 기술을 채택하여 주요 광업 장비의 예기치 않은 고장을 줄였으며 3, 미국의 PepsiCo는 제조 현장의 효율성을 높이고 점검 비용을 25% 절감했습니다. 보잉 또한 예측 보수 시스템을 통해 고장을 사전에 감지하여 점검 비용을 20% 절감하는 효과를 보았습니다.2
• 품질 관리 (Quality Control): AI 기반 컴퓨터 비전 시스템은 제품의 결함을 실시간으로 검출하여 인간의 육안 검사보다 훨씬 정확하고 일관된 품질 관리를 가능하게 하며, 이는 불량률을 현저히 감소시키는 효과를 가져옵니다.2 Micron Technology Inc.는 제조 공정에 AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 설치하여 실리콘 웨이퍼 생산 과정에서 결함을 발견하고 효율성을 향상시켰습니다.3 일본의 JFE 스틸은 AI를 활용한 인물 감지 기술을 개발하여 작업 현장에서의 안전성을 강화했습니다.4
• 디지털 트윈 (Digital Twin) 및 예측 분석: 디지털 트윈 기술은 실제 생산 라인의 가상 시뮬레이션을 가능하게 하여, 다양한 생산 시나리오를 사전에 테스트하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이는 실시간 데이터를 반영하여 물리적 생산 환경의 변화를 예측하고, 신제품 출시나 생산 라인 변경 시 발생할 수 있는 리스크를 최소화하는 데 기여합니다.2 General Electric(GE)은 디지털 트윈과 AI를 통해 에너지를 최적으로 관리하여 발전 효율을 10% 향상시키는 성과를 달성했습니다.2
• 소프트웨어 중심 제조 혁신 및 데이터 기반 운영: 제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 소프트웨어와 데이터 분석이 제조 프로세스를 근본적으로 재정의하고 있습니다. 실시간 데이터 분석 시스템은 생산 라인의 모든 단계에서 발생하는 데이터를 수집하고 분석하여 생산 효율성을 최적화하며, 생산 병목 현상을 실시간으로 파악하고 자원 활용 및 에너지 효율을 향상시킵니다.2
• 마이크로팩토리 및 스마트 모듈형 생산 체계: AI와 자동화 기술을 활용한 마이크로팩토리는 작은 공간에서도 효율적인 생산이 가능하며, 기존 대규모 공장 대비 비용과 에너지 소비를 획기적으로 절감할 수 있습니다. 모듈식 생산 셀의 활용은 생산 라인의 신속한 재구성을 가능하게 하여 다품종 소량 생산에 최적화된 생산 체계를 구현하며, 전통적인 제조 시설의 한계를 극복하는 혁신적인 대안으로 주목받고 있습니다.2
• OT-IT 통합 및 사이버 보안: 제조업의 디지털 전환 과정에서 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT) 시스템의 효과적인 통합은 스마트 제조의 성공을 위한 필수 요소입니다. 그러나 IoT 센서와 네트워크로 연결된 제조 환경에서는 사이버 공격에 대한 취약성이 증가할 수 있으므로, 엔드포인트 보안, 네트워크 세그먼테이션, 실시간 모니터링 시스템 등 다층적인 보안 체계 구축이 중요합니다.2

이러한 기술 동향들은 제조AI가 단순한 개별 기술의 도입을 넘어 통합적이고 시스템적인 접근이 필요함을 보여줍니다. 예측 유지보수, 품질 관리, 디지털 트윈 등은 모두 실시간 데이터 수집과 분석을 기반으로 하며, 이는 사물인터넷(IoT) 및 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT)의 통합 없이는 불가능합니다. 또한, 이러한 연결성은 사이버 보안의 중요성을 극대화합니다. 따라서 제조AI 도입은 개별 솔루션 구매를 넘어 전사적인 디지털 전환 전략의 일환으로 추진되어야 합니다.

3. 주요 선도 국가별 제조AI 전략 및 도입 사례

주요 선도 국가들은 제조AI를 자국의 산업적 문제 해결 및 국가 경쟁력 강화를 위한 핵심 수단으로 적극 활용하고 있습니다.

• 미국: 미국 정부는 AI.Gov 및 현대 정부 기술(MGT) 법과 같은 정책과 규제를 통해 AI의 존재감을 강화하고 있습니다.3 주요 기업들은 AI를 활용하여 혁신을 이끌고 있습니다. PepsiCo는 AI 기반 예지보전으로 제조 현장 효율을 높이고 점검 비용을 25% 절감했으며, Boeing은 예측 보수 시스템으로 고장을 사전에 감지하여 점검 비용을 20% 줄였습니다. NVIDIA는 AI 플랫폼을 통해 제품 개발을 가속화하고 맞춤화를 실현했으며, GE는 디지털 트윈과 AI로 에너지를 최적으로 관리하여 발전 효율을 10% 향상시켰습니다.2 미 제조업계는 또한 생산직 근로자 교육과 디지털 트윈 기반 자율주행 기술 활용에 집중하고 있습니다.5
• 독일: 독일은 '인더스트리 4.0' 전략을 선도하며 제조업의 유연 생산 체계 구현에 주력하고 있습니다. 이는 대량 생산뿐만 아니라 필요에 따라 소규모 맞춤형 생산도 가능하도록 스스로 조직화하는 공장을 목표로 하며, 정보통신 기술과 IoT가 활발히 사용됩니다.2 독일은 에너지 자원 부족, 높은 인건비, 인구 고령화 문제 등 국가적 당면 과제를 해결하기 위해 인더스트리 4.0 프로젝트를 국가 차원에서 실행했습니다.6 카이저슬라우테른의 인공지능 생산 시스템 공장에서는 무선 주파수 인식 기술(RFID)을 통해 기계와 설비들이 정보를 주고받으며 각자의 작업을 자율적으로 수행합니다.6 Capgemini의 2019년 보고서에 따르면 독일은 유럽 제조업체 중 AI 기술 구현에서 최고 순위를 기록했습니다.3 또한, 독일 정부는 '플랫폼 인더스트리 4.0'을 결성하여 독일의 디지털 구조 변화를 효율적으로 조정하는 업무를 지원하고 있습니다.7
• 일본: 일본은 노동력 부족 문제를 해결하기 위해 AI와 로봇 자동화 기술을 적극적으로 도입하고 있습니다.8 야스카와 전기는 AI를 탑재한 농업 로봇을 개발하여 시든 잎을 구별하고 과일을 포장하는 데 활용하고 있으며, 덴소는 방울토마토 자동 수확 로봇을 판매하고 있습니다.2 한국의 로봇 스타트업들도 일본 시장 진출을 모색하는 등 양국 간의 기술 교류도 활발합니다.8
• 중국: 중국은 '중국제조 2025' 정책을 통해 제조업 역량 강화와 국가 경쟁력 강화를 목표로 하며, 2018년에는 인공지능을 중점 분야로 추가했습니다.2 14차 5개년 계획을 통해 최첨단 장비의 기술 혁신을 강조하고 산업용 로봇 분야의 육성을 강화하고 있습니다.10 중국의 스마트 제조 구축은 생산 효율 20% 이상 증가, 운영비 20% 감소, 불량률 20% 이상 감소, R&D 주기 50% 단축 등의 효과를 가져왔습니다.10 중국 정부는 국가 AI 산업에 1,500억 달러를 투자했으며, 2030년까지 AI 슈퍼 리더가 되는 것을 목표로 하고 있습니다.3

이처럼 선도 국가들은 AI를 특정 산업 문제 해결(독일의 인건비 및 에너지 문제, 일본의 노동력 부족) 및 국가 경쟁력 강화(미국의 기술 리더십, 중국의 제조업 석권)의 핵심 수단으로 활용하고 있습니다. 이는 각국의 제조AI 전략이 자국의 경제 구조와 당면 과제에 깊이 연계되어 있음을 보여줍니다. 대한민국 역시 단순히 기술 도입을 넘어, 한국 제조업의 고질적인 문제(예: 중소기업의 낮은 생산성, 인력난, 탄소중립 목표)를 해결하기 위한 맞춤형 AI 전략이 필요함을 시사합니다. 또한, 선도 국가들은 민간 기업의 혁신과 정부의 전략적 지원이 유기적으로 결합된 모델을 추구합니다. 미국, 독일, 중국 등은 정부 차원의 대규모 투자 계획과 정책적 지원을 통해 민간 기업의 AI 도입 및 기술 개발을 적극적으로 유도하고 있습니다. 이는 대한민국이 제조AI 발전을 위해 정부 주도와 민간 자율의 균형을 찾아야 함을 강조합니다.

Table 1: 주요 국가별 제조AI 도입 현황 및 특징 비교

국가	주요 전략/정책	핵심 기술 동향	대표 도입 사례 (기업 및 성과)	시사점
미국	AI.Gov, MGT Act 등 정부 정책으로 AI 강화	AI 코봇, 예측 유지보수, 디지털 트윈, 생산직 교육	PepsiCo (점검 비용 25% 절감), Boeing (점검 비용 20% 절감), NVIDIA (제품 개발 가속화), GE (발전 효율 10% 향상) 2	기술 리더십 유지 및 산업 전반의 AI 활용 확산
독일	인더스트리 4.0 선도, '플랫폼 인더스트리 4.0'	유연 생산, IoT, RFID, AI 생산 시스템	카이저슬라우테른 AI 생산 시스템 (자율적 작업 수행) 6	인건비/에너지 문제 해결, 국가적 차원의 유연 생산 시스템 구축
일본	노동력 부족 해결 위한 AI/로봇 도입	AI 탑재 농업 로봇, 자동 수확 로봇, 서비스 로봇	야스카와 전기 (농업 로봇), 덴소 (토마토 수확 로봇) 2	인구 구조 변화 대응, 특정 산업(농업) 자동화 및 효율화
중국	중국제조 2025, 14차 5개년 계획 (AI 중점)	산업용 로봇, 스마트 제조 시스템	GREE 등 (생산 효율 20%↑, 운영비 20%↓, 불량률 20%↓) 10	국가 주도 대규모 투자, 제조업 경쟁력 강화 및 글로벌 리더십 목표

III. 대한민국 제조AI 현황 심층 분석

1. 국내 제조AI 도입률 및 스마트공장 보급 현황

대한민국의 제조AI 도입률은 글로벌 시장의 빠른 성장세와 비교했을 때 매우 미미한 수준에 머물러 있습니다. 한국 중소 제조업체 가운데 제조AI를 도입한 기업은 0.1%에 불과하며 12, 이는 사실상 제조AI 도입이 전무하다고 볼 수 있는 수준입니다. 스마트공장을 도입한 기업 중에서도 제조AI를 도입했거나 도입 계획이 있는 기업은 5.2%에 그쳤습니다.13 이러한 낮은 도입률은 대한민국 제조업의 디지털 경쟁력 격차가 심화될 수 있다는 심각한 경고이며, 산업 전반의 생산성 및 혁신 역량 저하로 이어질 수 있습니다.

스마트공장 보급 현황을 살펴보면, 공장을 보유한 중소·중견기업 163,273개 사 중 스마트공장을 도입한 기업은 19.5%(중소기업은 18.6%)로 나타났습니다.12 그러나 도입된 스마트공장의 75.5%가 기초 단계에 머물러 있으며, 부분 도입이 99.8%를 차지하는 것으로 조사되었습니다.12 이는 스마트공장 보급에 있어 양적인 성장은 있었으나, 질적인 고도화가 미흡하여 제조AI 도입의 기반이 취약하다는 것을 의미합니다. 제조AI는 고도화된 스마트공장을 기반으로 작동하는 경우가 많으므로, 75.5%가 기초 단계라는 것은 AI를 위한 충분한 데이터 수집, 연동, 분석 인프라가 갖춰지지 않았음을 시사합니다. 이는 제조AI 도입률이 낮은 근본적인 원인 중 하나로 작용하며, 스마트공장 고도화 없이는 제조AI 확산이 어렵다는 점을 분명히 보여줍니다.

또한, 기업 규모에 따른 도입률 격차도 뚜렷하게 나타납니다. 기업 규모가 클수록 스마트공장 도입률이 높게 나타났으며, 중견기업은 85.7%, 중기업은 54.2%, 소기업은 28.5%, 소상공인은 8.7%가 스마트공장을 도입했습니다.12 이는 영세 기업일수록 스마트공장 도입 자체가 어렵고, 이는 다시 제조AI 도입의 어려움으로 이어지는 구조입니다. 이러한 격차는 제조AI 도입의 양극화 현상이 심화될 수 있다는 우려를 낳습니다. 대기업과 중소기업 간의 디지털 격차는 AI 시대에 더욱 벌어질 수 있으며, 이는 산업 생태계 전반의 경쟁력 약화로 이어질 수 있으므로, 중소기업에 대한 맞춤형 지원의 시급성을 강조합니다.

2. 제조AI 도입의 주요 애로사항 및 문제점

대한민국 제조업의 제조AI 도입이 더딘 것은 여러 복합적인 애로사항과 문제점에 기인합니다.

• 인식 부족: 가장 큰 걸림돌은 AI 기술의 효용성에 대한 인식 부족입니다. 중소기업 응답 기업의 80.7%가 '우리 사업에 AI가 필요하지 않다'고 응답했으며, 14.9%는 'AI가 경영에 어떻게 도움이 되는지 잘 모른다'고 밝혔습니다.14 이는 단순히 기술 자체의 복잡성 때문이 아니라, '왜 필요한가'에 대한 이해가 부족하다는 것을 의미합니다. 이러한 상황은 기술 공급 확대만으로는 해결되지 않는 문제이며, 교육과 성공 사례 확산을 통한 인식 개선이 선행되어야 함을 시사합니다.
• 높은 비용 및 재정적 지원 부족: AI 기술 도입에는 상당한 투자 비용이 수반되며, 4.4%의 응답자가 높은 도입 및 유지 비용 때문에 AI 도입을 꺼리고 있다고 응답했습니다.14 중소기업은 초기 투자뿐만 아니라 지속적인 유지 관리와 인력 교육에 들어가는 비용도 고려해야 하므로, '재정적 여유가 없다'는 이유로 AI 도입을 포기하는 경우가 많습니다. 중소기업 중 84.0%가 AI 도입 시 금융 및 세제 혜택을 제안한 것은 14 초기 투자 부담이 중소기업의 AI 도입을 가로막는 현실적인 장벽임을 보여줍니다. 중소기업은 대기업에 비해 자본력이 취약하므로, AI와 같은 신기술 도입에 대한 재정적 리스크를 감당하기 어렵습니다. 이는 정부의 적극적인 금융 지원 및 세제 혜택이 필수적임을 의미합니다.
• 전문 인력 부족: 제조데이터·AI 관련 전담 부서 및 인력을 갖춘 기업은 전체의 0.8%에 불과하며, 인력 확충의 어려움으로는 비용 부담(47.1%)이 가장 많이 지적되었습니다.12 또한, 직원들의 AI 활용 능력, 즉 'AI 리터러시' 부족도 큰 장애 요인으로 지적됩니다.14 인력 부족은 AI 도입의 '수요'와 '활용' 모두를 저해하는 복합적인 문제입니다. 전문 인력이 없으면 AI 도입 계획 수립부터 솔루션 선정, 실제 운영 및 성과 분석까지 전 과정에서 어려움을 겪게 됩니다. 특히 중소기업은 고비용의 AI 전문가를 고용하기 어렵기 때문에, 내부 인력의 역량 강화 및 외부 전문가 지원 프로그램이 절실합니다.
• 데이터 활용 한계: 제조데이터를 수집하는 기업은 60.8%였지만, 이 중 실제로 분석을 수행하는 기업은 52.1%에 그쳤습니다.12 양질의 제조데이터 부족 및 데이터 관리/활용 가능성 저하도 큰 문제로 지적됩니다.14 데이터는 제조AI의 '연료' 역할을 하지만, 그 연료의 양과 질, 그리고 활용 능력이 부족한 상황입니다. AI 모델은 양질의 데이터를 기반으로 학습하고 성능을 발휘하므로, 데이터 수집은 이루어지고 있으나 분석 및 활용 단계에서 병목 현상이 발생한다는 것은 데이터 인프라 및 분석 역량의 부재를 의미합니다. 이는 AI 모델 성능 저하로 이어져 도입 효과를 반감시킬 수 있습니다.16
• 경직된 규제 환경 및 사이버 보안 우려: 경직된 규제 환경은 AI 신기술, 신산업의 등장과 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.15 또한, 제조업에서 도입하는 디지털 전환(DX)·AI 솔루션이나 시스템(SCADA)에 통합되는 데이터와 연계하여 악의적인 사이버 침해 우려가 증가하고 있으며, 글로벌 공급망 경쟁 심화 및 데이터 유출 우려로 인해 글로벌 업체와의 협력에 어려움을 겪고 있는 것으로 확인됩니다.17 규제와 보안은 혁신을 저해하는 동시에 필수적인 보호막입니다. 새로운 기술은 기존 규제와 충돌할 수밖에 없으므로, 유연한 규제 환경(규제 샌드박스 등)이 필요합니다. 동시에, AI 시스템의 복잡성과 연결성 증가는 사이버 보안 위협을 증가시키므로, 이에 대한 선제적 대응 없이는 AI 도입의 안정성을 확보하기 어렵습니다.

3. 국내 제조AI 관련 정부 정책 및 인프라 현황

대한민국 정부는 제조AI 발전을 위해 다양한 정책과 인프라 구축 노력을 기울이고 있습니다.

• 스마트공장 보급 확산 사업: 중소벤처기업부는 2022년 스마트공장 3만 개 보급 목표를 달성했으며, 지난해부터는 본격적으로 고도화 수준의 스마트팩토리 구축에 집중하고 있습니다.18
• '新 디지털 제조혁신 MIDAS 2027' 전략: 중소제조업의 디지털 제조혁신을 위한 '新 디지털 제조혁신 MIDAS 2027' 전략을 발표했습니다. 이 전략은 현장 수요를 반영한 기업 디지털 전환(DX) 역량 수준별 지원, 제조데이터 기반의 제조 혁신 생태계 조성, 민간·지역 주도의 협력 네트워크 강화, 기술력 있는 공급기업 육성을 주요 내용으로 합니다.18
• 제조AI 센터 구축: 정부는 제조혁신을 선도할 제조AI 센터 설치 지역으로 대구(기계요소·소재부품), 울산(자동차부품), 충북(융합바이오) 3개 지역을 최종 선정하고, 각 지역에 120억 원(국비 60억 원 이내, 지자체 60억 원 이상)을 지원합니다.19 이러한 지역 특화 제조AI 센터는 지역 산업의 AI 전환 거점 역할을 할 수 있습니다. 특정 산업 분야에 특화된 AI 센터는 해당 산업의 특성을 반영한 맞춤형 AI 솔루션 개발 및 적용을 촉진하며, 지역 내 산학연 협력을 강화하는 구심점이 될 수 있습니다. 이는 수도권 집중을 완화하고 지역 제조업의 AI 전환을 촉진할 수 있습니다.
• 디지털 제조 플랫폼 KMDP: 한국생산기술연구원은 대한민국 제조기업의 고부가가치 실현을 지원하는 단납기 맞춤형 디지털 플랫폼인 KMDP를 운영하고 있습니다. 이 플랫폼은 우수 제조기술 발굴 및 디지털 마케팅, 기술 멘토 매칭을 통한 단기 R&D 및 문제 해결 지원, 36개국 언어 AI 자동 번역 화상 채팅 지원 등 다양한 기능을 제공합니다.20 KMDP는 중소기업의 AI 도입 초기 장벽을 낮추고 글로벌 시장 진출을 지원하는 중요한 인프라입니다. 중소기업은 자체적인 기술 개발 및 마케팅 역량이 부족한 경우가 많으므로, KMDP와 같은 플랫폼은 이러한 기업들이 AI 기술을 접목하고 해외 시장에 접근하며 전문가의 도움을 받는 데 필수적인 역할을 합니다. 이는 중소기업의 AI 리터러시 및 기술 활용 능력 향상에도 기여할 수 있습니다.
• AI R&D 투자 확대: 정부는 내년 국산 인공지능(AI) 연구개발(R&D)에 1조 1000억 원을 투자할 방침이며, 이는 올해 8000억 원 대비 35.5% 증액된 규모로 사상 처음으로 1조 원을 넘는 수준입니다. 차세대 범용인공지능(AGI), AI 안전 기술, AI 반도체 등 글로벌 빅테크가 주도하는 AI 생태계를 극복할 독자 기술 확보에 집중할 계획입니다.21 또한, 정부는 AI 자율제조 기술 개발에 5년간 1조 원 이상을 투자하고, 업종별 'AI 자율제조 공장모델' 구축·확산에 나설 예정입니다.22 정부의 이러한 대규모 R&D 투자는 AI 기술 경쟁력 확보의 강력한 의지를 보여줍니다. AI 기술은 막대한 투자와 장기간의 연구가 필요하므로, 정부의 선제적이고 지속적인 R&D 투자는 민간의 부담을 경감하고 기술 개발의 속도를 높이는 데 필수적입니다. 특히 AGI, AI 안전, AI 반도체 등 핵심 분야에 집중하는 것은 미래 경쟁력 확보를 위한 전략적 선택입니다.
• 경기도 AI 테크노밸리 조성: 경기도는 'AI 테크노밸리' 조성을 핵심 전략 중 하나로 추진하며, 판교를 중심으로 시군별 산업과 연계된 AI 타운을 구축하고 지역 특화 기술을 지원합니다. 또한, 구청사 제3별관을 리모델링하여 AI 데이터센터를 구축하고 고효율 냉각 시스템과 재생에너지를 도입하는 등 친환경 AI 인프라 구축에도 힘쓰고 있습니다.23 지역 단위의 AI 인프라 구축은 균형 발전에 기여합니다. 특정 지역에 AI 인프라를 집중하는 것은 지역 산업의 특성을 살려 시너지를 창출하고, 지역 내 AI 생태계를 활성화하는 데 효과적입니다. 이는 수도권 집중을 완화하고 지역 제조업의 AI 전환을 촉진할 수 있습니다.

4. 국내 제조AI 성공 사례 분석

대한민국에서도 제조AI 도입을 통해 실질적인 성과를 거둔 사례들이 나타나고 있으며, 이는 AI 기술의 잠재력을 입증합니다.

• 중소 제조업체 A사: A사는 기존 제조 공정에 IoT 센서와 AI 기술을 통합하여 실시간 데이터를 분석하고 생산 과정을 자동화했습니다. 이 과정에서 불량률을 30% 이상 낮추고 생산 속도를 20% 향상시키는 성과를 거두었습니다. 또한, AI 기반의 예측 유지보수 기술을 적용하여 설비의 고장을 미리 진단하고 예방 조치를 취함으로써 기계 가동 중단 시간을 대폭 줄였습니다.25
• B 중소기업: B 중소기업은 디지털 트윈 기술을 통해 공장을 가상화하고 AI 시뮬레이션을 적용했습니다. 이를 통해 새로운 생산 공정을 도입하기 전 가상의 환경에서 문제점을 분석하고 최적의 프로세스를 설계하여 운영 효율성을 극대화할 수 있었습니다.25
• 포스코홀딩스: 포스코홀딩스는 '아연 도금 AI 모델'을 도입하여 제조업 분야에서 AI 혁신을 선도한 사례로 꼽힙니다. 포스코는 AI 모델을 제조 현장에 안정적으로 적용하기 위해 물리 모델과 데이터 기반 AI 모델의 장점을 융합하는 '앙상블 AI' 개념이 중요하다고 강조했습니다.16

이러한 성공 사례들의 공통적인 요인은 데이터 기반 의사결정, 직원의 디지털 역량 강화, 그리고 정부 및 외부 지원의 적극적인 활용입니다.25 이러한 성공 사례들은 AI 도입의 실질적인 성과(생산성, 품질, 비용 절감)를 입증하며, 중소기업도 충분히 AI를 통해 혁신할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 사례들은 AI 도입에 대한 중소기업의 인식 부족 14을 해소하고, 투자에 대한 회의적인 시각을 변화시키는 데 중요한 근거가 됩니다. 특히, 정부 지원이 성공에 중요한 역할을 했음이 드러나, 정책적 지원의 당위성을 강화합니다.

5. SWOT 분석을 통한 국내 제조AI 역량 진단 및 시사점

대한민국의 제조AI 역량을 SWOT 분석을 통해 진단하고, 이를 바탕으로 한 시사점을 도출합니다.

• 강점 (Strengths):

• 뛰어난 ICT 인프라: AI 개발 및 도입에 필수적인 고성능 컴퓨팅 및 네트워크 환경이 잘 구축되어 있습니다.15
• 높은 교육 수준: AI 인재 양성의 잠재력을 보유하고 있습니다.15
• 견고한 제조업 경쟁력: 이미 세계적인 수준의 제조업 기반을 갖추고 있어 AI 적용 시 시너지가 기대됩니다.15
• 정부의 적극적인 스마트공장 보급 및 AI 투자 의지: 스마트공장 보급 확산 사업, 제조AI 센터 구축, AI R&D 투자 확대 등 정부의 강력한 의지가 존재합니다.18

• 약점 (Weaknesses):

• 핵심 기술 경쟁력 부족: 딥러닝, 알고리즘 등 기초 연구 분야에서 미국, 중국 등 선도국과의 격차가 큽니다.15
• AI 전문 인력 절대 부족: 고급 연구 인력뿐만 아니라 산업 현장에서 AI 기술을 활용할 수 있는 실무형 인재도 부족한 상황입니다.12
• 낮은 AI 기술 활용도: 일부 대기업을 제외하고는 AI 기술 활용이 저조하며, 특히 중소기업의 제조AI 도입률은 0.1%에 불과합니다.12
• 데이터 인프라 및 제도 미흡: 데이터 수집, 가공, 활용을 위한 인프라와 제도가 미흡하며, 데이터 표준화도 부족합니다.12
• AI 투자 규모 부족: 정부와 민간 모두 AI 분야 투자를 확대하고 있지만, 미국, 중국 등 선도국에 비하면 여전히 부족한 수준입니다.15
• 경직된 규제 환경: AI 신기술 및 신산업의 등장과 성장을 저해하는 요인으로 작용합니다.15

• 기회 (Opportunities):

• AI 자율제조 기술의 등장: 제조업 패러다임 변화에 따라 AI 자율제조 기술이 새로운 성장 동력으로 부상하고 있습니다.1
• 정부의 강력한 정책 지원 의지: 스마트공장 지원 사업, 제조AI 센터 구축, R&D 투자 확대 등 정부의 다양한 지원 정책이 기회로 작용합니다.14
• 대기업-중소기업 협력 가능성: 대기업의 AI 노하우를 중소기업에 전수하여 상생 협력 모델을 구축할 수 있는 잠재력이 있습니다.14
• 글로벌 AI 시장의 빠른 성장: 전 세계적인 제조AI 시장의 확대는 국내 기업들에게 새로운 시장 기회를 제공합니다.3

• 위협 (Threats):

• 글로벌 AI 경쟁 심화: 미국, 중국 등 선도국과의 기술 격차 확대는 대한민국 제조업의 경쟁력을 약화시킬 수 있습니다.15
• 중소기업의 규제 부담 및 인력난 심화: 중소기업은 대기업보다 규제 부담이 크고 인력난이 심화되어 생산 차질을 겪을 수 있습니다.27
• 사이버 보안 위협 증가: 운영 기술(OT)과 정보 기술(IT) 통합에 따른 사이버 공격 취약성이 증가하고 있습니다.17
• AI 도입 실패율: AI 프로젝트의 80% 이상이 실패한다는 지적은 신중한 접근과 체계적인 전략의 필요성을 강조합니다.16
• AI 기술의 사회적 수용성 문제: AI로 인한 일자리 변화와 윤리적 딜레마는 사회적 갈등을 유발할 수 있습니다.15

대한민국은 뛰어난 잠재력에도 불구하고, 핵심 기술 및 인력 부족, 낮은 중소기업 도입률이라는 구조적 약점을 가지고 있어 '골든 타임'을 놓칠 위험이 있습니다. 대한상공회의소는 향후 3~4년이 AI 강국 도약의 골든타임이라고 지적하며, 이 시기에 국가 역량을 집중해야 한다고 강조했습니다.26 이는 현재의 약점들을 빠르게 극복하고 기회를 포착하지 못하면 글로벌 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 위협 인식을 반영합니다. 특히 중소기업의 낮은 도입률은 전체 산업 생태계의 혁신 속도를 늦추는 핵심 요인으로 작용할 수 있습니다.

IV. 대한민국 제조AI 발전을 위한 핵심 방안

대한민국이 제조AI 강국으로 도약하고 지속 가능한 제조업 혁신을 이루기 위해서는 다음과 같은 핵심 방안들이 다각적으로 추진되어야 합니다.

1. 정책 및 제도 혁신

• AI 규제 샌드박스 활성화 및 신뢰 기반 AI 기술 표준 체계 정비: AI 규제 샌드박스는 단순히 규제 완화를 넘어, AI 기술의 신뢰성 확보와 글로벌 시장 진출의 교두보 역할을 해야 합니다. AI 규제 샌드박스를 단기 실증 실험에 국한하지 않고, 법·제도적 후속 관리, 국제 상호 인정 시스템 기반 인증 구조, 그리고 디지털 통상 시스템과 연계된 데이터 이동 규범을 포함하는 '풀사이클 규제 실험 인프라'로 설계해야 합니다.29 이를 위해 데이터 공유 기반 실증 활성화 모델 구축, 신뢰 기반 AI 구현을 위한 기술표준 체계 정비, 글로벌 규제 연계성 및 디지털 통상 기반 확보, 운영기관 간 협력 강화, 규제 기관 AI 전문성 제고, 평가 및 피드백 중심 운영 시스템 정비가 필요합니다.29 정보통신기술(ICT) 규제 샌드박스가 참여 기업 매출 1,146억 원, 투자 유치 1,796억 원, 신규고용 4,097명 등의 성과를 거두었음을 참고하여 제조AI 분야에 확대 적용할 수 있습니다.30 AI 기술은 사회적, 윤리적 리스크를 내포하므로, 규제 샌드박스를 통해 안전성과 신뢰성을 검증하는 과정이 필수적입니다. 또한, 해외 시장 진출을 위해서는 국제 표준 및 규제와의 연계성을 고려해야 하므로, 규제 샌드박스 설계 시 이러한 요소를 포함하는 것이 중요합니다.
• 제조AI 생태계 조성을 위한 정부의 선도적 투자 및 민간 협력 강화: AI 생태계 구축은 시장 기능만으로는 한계가 있으며, 정부의 전략적이고 장기적인 '인내자본' 투입이 필수적입니다. 대한상공회의소는 AI 3대 투입요소(에너지·데이터·인재) 기반 3대 밸류체인(인프라·모델·AI 전환) 선순환 구축을 통해 AI G3로 도약하는 '333전략'을 제안했습니다.26 특히 제조 분야의 대규모·고위험 투자를 뒷받침할 '인내자본' 조성이 절실합니다.26 AI 기술 개발 및 도입은 막대한 초기 비용과 불확실성을 수반하므로, 단기적 수익 실현보다 장기간에 걸쳐 투자되는 인내자본이 필요합니다. 정부는 AI 생태계의 선순환을 견인하기 위한 인프라 투자 및 AI 수요 창출의 '마중물' 역할을 수행하며 26, 이러한 고위험 투자를 선도하고 민간의 참여를 유도하여 전체 생태계의 활성화를 이끌어야 합니다.

2. 인프라 고도화

• AI 데이터센터 확충 및 고성능 컴퓨팅 파워 확보: AI 데이터센터는 제조AI의 '두뇌' 역할을 하므로, 안정적이고 충분한 컴퓨팅 자원 확보가 시급합니다. AI 데이터센터 활성화를 위한 AI 컴퓨팅 액세스 펀드 조성, 인허가 타임아웃제 도입 등 정책적 지원이 필요합니다.26 특히 민간 주도의 AI 데이터센터 구축 환경 조성이 중요하며 26, 이를 위해 안정적인 전력 공급 확보를 위한 국가 AI 특화 전력망 구축, 분산형 전원 다변화, 전력 시장 개편 등이 추진되어야 합니다.26 AI 모델 학습 및 운영에는 막대한 컴퓨팅 자원이 필요하며, 이는 안정적인 전력 공급 없이는 불가능합니다. 데이터센터 구축은 장기간의 대규모 투자를 요구하므로, 정부의 정책적 지원과 민간의 적극적인 참여가 동시에 이루어져야 합니다.
• 제조데이터 공유 및 표준화 플랫폼 구축: 데이터 표준화와 공유 플랫폼은 중소기업의 데이터 부족 문제를 해결하고 AI 모델 성능을 향상시키는 핵심 열쇠입니다. 제조데이터 라이브러리(거래소)를 통해 현장 데이터를 기반으로 한 유·무료 데이터셋을 확보하고, 제조데이터 공유·거래 시장을 형성하도록 유도해야 합니다.34 제조데이터의 표준화 및 공유 강화는 중소 제조업 AI 확산의 최우선 과제로 인식되어야 합니다.16 독일(가이아-X)과 일본(우라노스 에코시스템)의 성공적인 데이터 플랫폼 사례를 참고하여, 제조 노하우 유출을 방지하고 제조 데이터 주권을 유지할 수 있는 플랫폼 구축에 정부의 역할이 중요합니다.16 또한, 마이크로소프트(MS)의 애저 디지털 트윈 모델(ADT)과 데이터 표준 언어(DTDL) 개발 사례를 벤치마킹하여 국내 데이터 표준화를 추진할 수 있습니다.35 중소기업은 양질의 제조 데이터를 확보하고 관리하는 데 어려움을 겪으므로 12, 표준화된 데이터 공유 플랫폼은 이러한 문제를 해결하고, 다양한 기업의 데이터를 통합하여 더 정교한 AI 모델 개발을 가능하게 합니다. 이는 AI 프로젝트의 실패율을 낮추는 데 기여할 수 있습니다.16

3. 기술 개발 및 확산 가속화

• 차세대 AI 원천 기술 R&D 투자 확대 및 AI 자율제조 기술 개발: 대한민국은 '추격형' R&D를 넘어 '선도형' R&D로 전환하여 AI 주권을 확보해야 합니다. 정부는 AI 기술 확보에 1조 1000억 원을 투자하고, 차세대 범용인공지능(AGI), AI 안전 기술, AI 반도체 등 독자 기술 확보에 집중해야 합니다.21 또한, AI 자율제조 기술 개발에 5년간 1조 원 이상을 투자하여 업종별 'AI 자율제조 공장모델'을 구축·확산해야 합니다.22 인간-AI 협업 기술 고도화, AI 진입장벽 완화를 위한 오픈 플랫폼 확대, AI를 활용한 사회문제 해결형 R&D 확대도 추진하는 것이 바람직합니다.28 한국의 AI 기술 수준은 기초 연구 및 원천 기술 분야에서 선도국에 비해 미흡하므로 15, 단순한 기술 도입을 넘어, 핵심 원천 기술을 자체적으로 개발하고 AI 자율제조와 같은 미래 핵심 분야를 선점하는 것이 장기적인 경쟁력 확보에 필수적입니다.
• 중소기업 맞춤형 AI 솔루션 개발 및 기술 이전/확산 지원 강화: 중소기업의 AI 도입은 '기술 공급'과 '수요 창출'이 동시에 이루어져야 성공할 수 있습니다. 중소기업의 AI 활용 확대를 위해 CEO 및 기업 구성원의 AI 교육 훈련, AI 전문 공급기업 생태계 활성화, 자금 지원, 데이터 확보 및 관리 지원이 필요합니다.36 중소기업 연구개발(R&D) 신규 예산의 50%(1650억 원) 이상을 AI 등 전략기술 분야에 투자하고, 고위험·고성과 R&D 프로젝트에 AI를 중점 분야로 지정하여 과제당 최대 100억 원 규모의 자금을 투입해야 합니다.37 정부 기관, 연구소, 기업의 협업을 통해 중소기업의 디지털 기술, 특히 AI 활용을 촉진하는 것이 중요합니다.36 중소기업은 AI 솔루션의 필요성 자체를 인지하지 못하거나(인식 부족), 높은 비용 부담 14으로 도입을 주저하는 경우가 많습니다. 따라서 맞춤형 솔루션 개발과 함께 재정 지원, 교육, 컨설팅 등을 통해 수요를 창출하고 기술 도입의 실질적인 이점을 체감하게 해야 합니다.

4. 전문 인력 양성 및 역량 강화

• AI+제조 융합 전문인력 양성 프로그램 확대 및 실무 중심 교육 제공: AI 인력 양성은 단순히 AI 전문가를 늘리는 것을 넘어, 제조업 현장의 특성을 이해하는 '융합형 인재' 양성에 초점을 맞춰야 합니다. 산업통상자원부, 한국전자기술연구원 등에서 제조·장비 지능화 AI 융합 인재양성 과정 교육을 실시하고 있으며 38, 서울 AI 허브에서도 'AI+제조 전문인력 양성과정' 교육생을 모집하고 있습니다.39 중소기업 특성을 반영한 맞춤형 교육 프로그램이 중요하며, 기초부터 심화 과정으로 구성하여 직무 관련 AI 기술 학습 기회를 제공해야 합니다.14 AI 교육은 직무별 맞춤형으로 진행될 때 가장 효과적입니다.40 제조업은 도메인 지식이 매우 중요하므로, 일반적인 AI 교육만으로는 현장 적용에 한계가 있습니다. 제조업 특화 AI 교육은 실제 문제 해결 능력을 키우고, AI 기술을 현장에 효과적으로 통합할 수 있는 인력을 배출하는 데 기여합니다.
• 산업 현장 인력의 AI 리터러시 제고 및 재교육 시스템 구축: AI 시대에는 모든 직원이 AI를 '도구'로 활용할 수 있는 디지털 문해력과 리터러시를 갖춰야 합니다. 기업 리더와 직원들이 AI의 의미와 이점을 이해할 수 있도록 교육과 정보 제공이 필요하며 14, 일터 기반 학습, 적응형 학습 플랫폼을 통한 개인 맞춤형 학습, AI 작문 어시스턴트를 활용한 맞춤형 피드백 제공 등 다양한 교육 방법을 도입해야 합니다.41 AI는 특정 전문가만의 영역이 아니라, 생산성 향상을 위해 모든 직무에서 활용될 수 있는 도구입니다. 따라서 전 직원의 AI 리터러시를 높이는 것은 AI 도입 효과를 극대화하고, AI로 인한 일자리 변화에 대응하는 데 필수적입니다.

5. 민관 협력 및 글로벌 연대

• 대기업-중소기업 상생 협력 모델 구축 및 노하우 전수: 대기업과 중소기업의 협력은 AI 도입의 '규모의 경제'를 실현하고, 중소기업의 기술 격차를 해소하는 데 효과적입니다. 대기업의 AI 활용 노하우를 중소기업과 공유하여 전체 경제 경쟁력을 증대시켜야 합니다.14 대기업이 중소기업에게 필요한 기술 교육이나 실무를 사전에 제공하는 프로그램을 운영하는 것도 좋은 방안입니다.14 대기업은 AI 도입에 필요한 자본과 인력을 갖추고 있지만, 중소기업은 그렇지 못합니다. 대기업의 성공 경험과 기술을 중소기업에 전수함으로써, 중소기업은 시행착오를 줄이고 빠르게 AI를 도입할 수 있으며, 대기업은 공급망 전반의 효율성을 높일 수 있습니다.
• 글로벌 AI 기술 협력 및 국제 표준 선도 노력: AI 기술 경쟁은 국경 없는 경쟁이므로, 국내 역량 강화와 더불어 글로벌 협력 및 표준 선점이 필수적입니다. 글로벌 AI 생태계를 극복할 독자 기술 확보와 함께 국제 협력이 필요하며 21, 데이터 인프라와 AI 표준화가 경쟁력을 좌우하므로 정책적 지원과 국제 협력 강화가 필수적입니다.16 일본의 GENIAC 프로젝트(생성형 AI 모델 육성을 위해 스타트업, 대학 등이 참여하여 클라우드 비용 포함 프로젝트당 100억 규모 지원)와 같은 민관 협력 모델을 벤치마킹할 수 있습니다.42 AI 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 한 국가가 모든 기술을 독자적으로 개발하기는 어렵습니다. 따라서 선도국과의 기술 협력을 통해 최신 동향을 흡수하고, 국제 표준 제정 과정에 적극 참여하여 대한민국의 기술이 글로벌 표준으로 자리 잡도록 노력해야 합니다.

V. 대한민국 제조AI 단계적 로드맵

대한민국 제조AI의 성공적인 발전을 위한 단계적 로드맵은 현실성, 연속성, 성과 지향성, 맞춤형, 그리고 민관 협력의 원칙을 기반으로 설계됩니다. 현재의 낮은 도입률과 인프라 수준을 고려한 점진적인 접근을 통해 각 단계가 다음 단계의 기반이 되도록 유기적으로 연결하며, 명확한 목표 설정과 측정 가능한 성과 지표를 제시합니다. 또한, 중소기업의 특성을 고려한 차등적 지원과 업종별 특화 전략을 포함하고, 정부의 마중물 역할과 민간의 자율적 혁신 시너지를 창출하는 데 중점을 둡니다.

1. 1단계: 기반 강화 및 인식 확산 (2025-2027)

• 목표:

• 스마트공장 고도화율 제고 (기초 단계 75.5%에서 중간1 단계 이상 50% 달성).
• 제조AI 인식 개선 및 초기 도입 장벽 해소 (AI 필요성 인식 기업 50% 이상 달성).
• 제조데이터 수집 및 표준화 기반 마련.

• 주요 과제:

• 인식 개선 및 교육: 중소기업 CEO 및 임직원 대상 'AI 리터러시' 강화 교육 프로그램을 의무화하고, AI 성공 사례 확산 캠페인 및 'AI 도입 컨설팅 바우처' 지원을 확대합니다.14
• 초기 투자 지원: 제조AI 도입을 위한 '초기 투자 바우처' 및 '저리 융자' 프로그램을 확대하고, AI 설비 투자 세액 공제 등 세제 혜택을 강화합니다.14
• 데이터 기반 구축: 제조데이터 수집 및 표준화 시범 사업을 확대하고, 업종별 대표 제조데이터셋 구축 및 개방을 추진합니다.16 데이터 라벨링 및 가공 지원 사업도 강화합니다.
• 인력 양성 (기초): 'AI+제조' 융합 기초 인력 양성 프로그램을 확대하고 38, 산업 현장 재직자 대상 AI 활용 교육을 의무화하며 수료를 지원합니다.

• 기대 효과: 이 단계는 'AI를 왜 도입해야 하는가'에 대한 근본적인 질문에 답하고, '어떻게 시작할 것인가'에 대한 실질적인 지원을 제공하여 심리적, 재정적 장벽을 낮추는 데 중점을 둡니다. 현재 중소기업의 가장 큰 애로사항은 AI의 필요성 인식 부족과 높은 비용 부담이므로 14, 이 단계에서는 인식 개선과 초기 진입 장벽 해소에 집중하여 AI 도입의 '마중물'을 붓는 것이 중요합니다. 스마트공장 고도화는 AI 도입의 필수 전제이므로, 병행하여 추진합니다.

2. 2단계: 확산 및 고도화 (2028-2030)

• 목표:

• 제조AI 도입률 유의미한 증가 (전체 중소 제조업체 10% 이상, 스마트공장 도입 기업 30% 이상 제조AI 활용).
• 산업별 특화 AI 모델 확산 및 상용화.
• AI 전문인력 수급 불균형 완화.

• 주요 과제:

• 지역 특화 AI 생태계 강화: 지역 특화 제조AI 센터의 기능을 강화하고 추가 확대를 추진하며 19, 지역별 특화 산업(예: 대구 기계요소, 울산 자동차부품, 충북 융합바이오)에 맞는 AI 솔루션 개발 및 보급을 지원합니다.19
• 규제 혁신 및 상용화 촉진: AI 규제 샌드박스를 통한 신기술 실증 및 상용화를 적극 지원하고 29, 제조AI 관련 법규 및 표준 정비를 가속화합니다.
• AI 전문기업 육성: 제조AI 솔루션 개발 스타트업 및 중소기업에 대한 R&D 및 사업화 자금 지원을 확대하고 37, AI 공급기업-수요기업 간 매칭 프로그램을 활성화합니다.
• 데이터 활용 고도화: 제조데이터 라이브러리(거래소)를 활성화하고 데이터 유통량을 증대시키며 34, AI 기반 데이터 분석 및 시각화 도구 보급을 지원합니다.
• 인력 양성 (심화): 'AI+제조' 융합 고급 인력 양성을 위한 석박사 과정 및 전문 교육기관 지원을 확대하고 15, 산업 현장 AI 실무자 재교육 및 업스킬링 프로그램을 의무화합니다.41
• 민관 협력 강화: 대기업-중소기업 'AI 멘토링 프로그램' 및 '기술 이전 협력 모델'을 확대하고 14, 제조AI 관련 산학연 협력 프로젝트를 대폭 확대합니다.

• 기대 효과: 이 단계는 1단계에서 마련된 기반 위에 실질적인 AI 도입과 활용을 가속화하는 데 집중합니다. 특정 산업 분야에 특화된 AI 모델 개발 및 보급, 그리고 이를 가능하게 할 전문 인력 양성과 데이터 활용 고도화가 핵심입니다. 규제 샌드박스를 통한 신기술 상용화는 이 단계에서 가장 중요한 역할을 할 것입니다.

3. 3단계: 글로벌 리더십 확보 (2031년 이후)

• 목표:

• AI 자율제조 선도국 도약 (글로벌 제조AI 시장 점유율 상위 5위권 진입).
• 글로벌 AI 생태계 핵심 주도 및 국제 표준 선도.
• 지속 가능한 제조AI 혁신 모델 구축.

• 주요 과제:

• 차세대 AI 원천 기술 확보 및 자율제조 고도화: AGI, AI 안전, AI 반도체 등 미래 핵심 AI 기술에 대한 국가 주도 R&D를 지속하고 투자를 확대하며 21, AI 자율제조 공장 모델의 전 산업 확산 및 고도화를 추진합니다.22 디지털 트윈, 메타버스 등 가상 환경과 연계된 AI 제조 시스템 구축을 모색합니다.
• AI 윤리 및 안전 시스템 국제 표준화 주도: 인간 중심 AI 구현 전략을 마련하고 AI 윤리 문제 해결 방안을 모색하며 28, AI 안전 기술 개발 및 국제 표준 제정을 주도합니다.29
• 글로벌 협력 네트워크 강화: 선도국과의 AI 기술 교류 및 공동 R&D 프로젝트를 확대하고 42, 국제 AI 컨퍼런스 및 포럼을 주최하여 글로벌 AI 인재를 유치합니다.26 한국형 AI 모델의 글로벌 확산 및 수출을 지원합니다.
• 지속 가능한 혁신 생태계 구축: AI 기반의 신산업 및 신비즈니스 모델 발굴 및 지원을 강화하고, AI 기술의 사회적 영향 분석 및 포용적 전환 정책을 마련합니다.

• 기대 효과: 이 단계는 1, 2단계에서 구축된 기반과 확산된 AI 역량을 바탕으로, 대한민국이 글로벌 제조AI 강국으로 자리매김하는 데 집중합니다. 이는 단순히 기술 개발을 넘어, AI 윤리 및 안전과 같은 규범적 측면에서도 국제 사회를 선도하고, 한국형 AI 모델을 세계 시장에 확산하는 것을 포함합니다.

Table 2: 대한민국 제조AI 발전 단계별 주요 목표 및 추진 과제 (2025-2031+)

단계	기간	주요 목표	핵심 추진 과제	예상 성과 지표
1단계: 기반 강화 및 인식 확산	2025-2027	- 스마트공장 고도화율 제고 (중간1 이상 50%) - 제조AI 인식 개선 (필요성 인식 기업 50%↑) - 제조데이터 수집 및 표준화 기반 마련	- 정책/제도: 초기 투자 바우처, 저리 융자, 세액 공제 - 인프라: 제조데이터 수집/표준화 시범 사업, 업종별 데이터셋 구축 - 기술: - - 인력: AI 리터러시 교육 의무화, 기초 인력 양성 - 협력: AI 도입 컨설팅 바우처	스마트공장 고도화율, AI 필요성 인식 기업 비율, 제조데이터셋 구축 건수
2단계: 확산 및 고도화	2028-2030	- 제조AI 도입률 유의미한 증가 (전체 10%↑, 스마트공장 도입 기업 30%↑) - 산업별 특화 AI 모델 상용화 - AI 전문인력 수급 불균형 완화	- 정책/제도: AI 규제 샌드박스 활성화, 법규/표준 정비 - 인프라: 지역 특화 제조AI 센터 확대, 제조데이터 라이브러리 활성화 - 기술: AI 전문기업 육성, 맞춤형 AI 솔루션 개발 지원 - 인력: AI+제조 융합 고급 인력 양성, 실무자 재교육/업스킬링 - 협력: 대기업-중소기업 AI 멘토링/기술 이전, 산학연 협력 확대	제조AI 도입 기업 비율, 산업별 특화 AI 솔루션 보급 건수, AI 전문인력 수급률
3단계: 글로벌 리더십 확보	2031년 이후	- AI 자율제조 선도국 도약 (글로벌 제조AI 시장 점유율 상위 5위권) - 글로벌 AI 생태계 핵심 주도 및 국제 표준 선도 - 지속 가능한 제조AI 혁신 모델 구축	- 정책/제도: AI 윤리/안전 국제 표준화 주도 - 인프라: AI 데이터센터 확충, AI 특화 전력망 구축 - 기술: 차세대 AI 원천 기술 R&D 지속, AI 자율제조 공장 전 산업 확산 - 인력: 글로벌 AI 인재 유치 - 협력: 선도국과의 AI 기술 교류/공동 R&D, 한국형 AI 모델 글로벌 확산	글로벌 제조AI 시장 점유율, 국제 표준 제정 기여도, AI 기반 신산업 창출 규모

VI. 결론 및 최종 제언

글로벌 제조AI 시장은 폭발적인 성장세를 보이며 제조업의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 그러나 대한민국 제조업, 특히 중소기업은 낮은 제조AI 도입률과 함께 인식 부족, 높은 비용 부담, 전문 인력 부족, 데이터 활용 한계, 경직된 규제 환경 등 다양한 구조적 과제에 직면해 있습니다. 이러한 문제들은 대한민국의 뛰어난 ICT 인프라와 견고한 제조업 기반이라는 강점에도 불구하고, 글로벌 AI 경쟁에서 뒤처질 수 있다는 우려를 낳고 있습니다.

대한상공회의소가 지적했듯이, 향후 3~4년은 대한민국이 AI 강국으로 도약할 수 있는 '골든 타임'입니다.26 이 시기를 효과적으로 활용하기 위해서는 정부의 전략적인 '인내자본' 투자와 민간의 자율적인 혁신이 조화롭게 이루어져야 합니다. 제조AI는 단순한 생산성 향상을 넘어, 지속 가능한 성장과 새로운 가치 창출의 핵심 동력이 될 수 있습니다.

대한민국 제조AI 강국 도약을 위한 최종 제언은 다음과 같습니다.

1. 전략적 투자 및 생태계 조성: 정부는 AI 데이터센터 확충, 고성능 컴퓨팅 파워 확보, 제조데이터 공유 및 표준화 플랫폼 구축 등 핵심 인프라에 대한 선도적이고 장기적인 투자를 지속해야 합니다. 또한, 제조 분야의 대규모·고위험 투자를 뒷받침할 '인내자본'을 조성하여 민간의 참여를 적극 유도해야 합니다.
2. 맞춤형 기술 개발 및 확산: 차세대 AI 원천 기술 R&D 투자를 확대하여 AI 주권을 확보하고, AI 자율제조 기술 개발을 가속화해야 합니다. 특히 중소기업의 특성을 고려한 맞춤형 AI 솔루션 개발과 함께 재정 지원, 교육, 컨설팅 등 다각적인 기술 이전 및 확산 지원을 강화하여 중소기업의 AI 도입 장벽을 낮춰야 합니다.
3. 융합형 인재 양성: AI 전문 인력 부족 문제를 해결하기 위해 'AI+제조' 융합 전문인력 양성 프로그램을 확대하고 실무 중심의 교육을 제공해야 합니다. 또한, 산업 현장 인력의 AI 리터러시를 제고하고 재교육 시스템을 구축하여 전 직원이 AI를 효과적으로 활용할 수 있는 역량을 갖추도록 지원해야 합니다.
4. 유연한 규제 및 신뢰 확보: AI 규제 샌드박스를 '풀사이클 규제 실험 인프라'로 고도화하여 신기술의 실증과 상용화를 적극 지원하고, 신뢰 기반 AI 구현을 위한 기술 표준 체계를 정비해야 합니다. 이는 AI 기술의 사회적 수용성을 높이고, 윤리적 딜레마와 안전 문제를 해결하는 데 필수적입니다.
5. 민관 협력 및 글로벌 연대 강화: 대기업과 중소기업 간의 상생 협력 모델을 구축하여 대기업의 AI 노하우를 중소기업에 전수하고, 산학연 협력 프로젝트를 대폭 확대해야 합니다. 또한, 글로벌 AI 기술 협력을 강화하고 국제 표준 제정 노력에 적극 참여하여 글로벌 AI 생태계에서 대한민국의 독자적인 위상을 확보해야 합니다.

이러한 다각적인 노력과 체계적인 로드맵 이행을 통해 대한민국은 제조AI 시대를 선도하는 글로벌 강국으로 도약하고, 지속 가능한 제조업 혁신을 이룰 수 있을 것입니다.

참고 자료

1. AI 자율제조기술 동향 - 할로파파, 6월 6, 2025에 액세스, https://hollopapa.tistory.com/entry/AI-%EC%9E%90%EC%9C%A8%EC%A0%9C%EC%A1%B0%EA%B8%B0%EC%88%A0-%EB%8F%99%ED%96%A5
2. 예측 가능한 미래, 2025 AI 기반 산업 혁신 보고서 - 임팩티브AI, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.impactive-ai.com/insight/technology-innovation-trends-2025
3. 제조 시장 규모의 AI, 공유 | 산업 보고서, 2032, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.fortunebusinessinsights.com/ko/artificial-intelligence-ai-in-manufacturing-market-102824
4. AI의 활용으로 진화하는 제조업 : 세계가 주목하는 12가지 해외 사례, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.irsglobal.com/bbs/rwdboard/25136
5. 미국 제조업, AI 도입에 사활... 스마트 팩토리 구축 가속도 - 더밀크 | The Miilk, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.themiilk.com/articles/abd50b9cc
6. 인더스트리 4.0 이란 ? 독일의 Industry 4.0 과 제조업 - 네이버 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, https://m.blog.naver.com/illumulus/221391775366
7. Deutschland ist... Industrie 4.0 - Deutsche Botschaft Seoul, 6월 6, 2025에 액세스, https://seoul.diplo.de/blob/2261768/7804a7f439435aa4627f61821cc06dd3/bomag54-data.pdf
8. [일본 이야기] 2025년 일본 노동력 부족 해결책: AI·로봇 - 아잇팅, 6월 6, 2025에 액세스, https://iting.co.kr/insight-japan-robot-2025-0210/
9. 일본 스마트 농업, 로봇과 AI가 만드는 차세대 패러다임 - 해외경제정보드림, 6월 6, 2025에 액세스, https://dream.kotra.or.kr/user/extra/kotranews/bbs/linkView/jsp/Page.do?dataIdx=218998
10. AI, 빅데이터로 거듭나는 중국 스마트제조 트렌드 및 사례 - 네이버 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, http://blog.naver.com/mocienews/222882319704
11. 中 “2025년 제조업 석권”... 10년 전 그 위협, 현실 됐다 - 조선일보, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.chosun.com/international/international_general/2025/05/27/NBP6LEUPPZBNZOXORYZJMBCZYE/
12. 중소제조업, '제조AI' 도입 "0.1%" 불과 - 넷제로뉴스, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.netzeronews.kr/news/articleView.html?idxno=2506
13. 2024년 스마트제조혁신실태조사 결과 발표(상세화면) - 보도자료 ..., 6월 6, 2025에 액세스, https://www.mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/View.do?cbIdx=86&bcIdx=1058493
14. 중소기업의 AI 도입 현황: 필요성과 해결 방안 탐구 - Goover, 6월 6, 2025에 액세스, https://seo.goover.ai/report/202503/go-public-report-ko-8f571478-6d66-421b-9cb5-411ad476a0ba-0-0.html
15. 한국의 AI 전략: 글로벌 AI 강국으로 가는 길 - 네이버 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, https://m.blog.naver.com/police1965/223744500620?recommendTrackingCode=2
16. “데이터 공유·표준화가 중소제조업 AI 확산 위한 최우선 과제” < 종합 < 뉴스 < 기사본문, 6월 6, 2025에 액세스, http://www.kbiznews.co.kr/news/articleView.html?idxno=102665
17. 기업 내 AI 활용 현황 및 애로사항 분석 : 제조업을 중심으로 - 한국지능정보사회진흥원, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.nia.or.kr/common/board/Download.do?bcIdx=28141&cbIdx=25932&fileNo=1
18. [스!토리텔러] 세계가 주목하는 대한민국 스마트팩토리 : 네이버 블로그, 6월 6, 2025에 액세스, https://blog.naver.com/kosmo_pr/223582602160
19. 인공지능(AI)으로 여는 제조혁신의 길, 제조인공지능(AI)센터 3개 지역 최종 선정(상세화면) - 보도자료 - 중소벤처기업부, 6월 6, 2025에 액세스, https://mss.go.kr/site/smba/ex/bbs/View.do?cbIdx=86&bcIdx=1059265
20. KMDP 소개 | 제조기업과 수요기업을 연결하는 디지털 제조 플랫폼 - YouTube, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=kTPv8PEeIH0
21. AI 기술 확보에 1조 투자…내년도 주요R&D 예산 24.8조원 | 서울경제, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.sedaily.com/NewsView/2DAMLZ4BKN
22. “2030년 AI 제조 생산성 20% 달성한다”…산업부, AI 자율제조 전략 발표 - 전기신문, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.electimes.com/news/articleView.html?idxno=336639
23. 경기도, 'AI 수도' 도전장…산업부터 행정까지 전방위 '전환' - 지디넷코리아, 6월 6, 2025에 액세스, https://zdnet.co.kr/view/?no=20250424100009
24. 경기도, 지역특화 산업에 AI 적용하고 최대 5천만원 지원 - 수도시민경제, 6월 6, 2025에 액세스, http://sudocbiz.com/View.aspx?No=3648277
25. 중소기업 AI 성공 사례 분석: 디지털 전환과 혁신의 길, 6월 6, 2025에 액세스, https://vividtag.tistory.com/4
26. 우리나라 AI 생태계 구축 전략 제언 - 코참넷, 6월 6, 2025에 액세스, http://www.korcham.net/nCham/Service/Economy/appl/KcciReportDetail.asp?SEQ_NO_C010=20120941434&CHAM_CD=B001
27. 『AI 기자 한경신』 2023년 한국 중소기업 SWOT 분석 - 한국경영자신문, 6월 6, 2025에 액세스, https://kceonews.com/View.aspx?No=2824622
28. 인공지능 국가투자전략 기술·정책 - ETRI KSP, 6월 6, 2025에 액세스, https://ksp.etri.re.kr/ksp/plan-report/file/1058.pdf
29. AI규제샌드박스를 위한 정책과제 | 국내연구자료 | KDI 경제교육·정보 ..., 6월 6, 2025에 액세스, https://eiec.kdi.re.kr/policy/domesticView.do?ac=0000194303
30. ICT 규제 샌드박스 도입 경과, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.kca.kr/hot_clips/vol87/pdf/Hot_Clips_vol87.pdf
31. [대한민국 AI정책 포럼] 오프닝 - AI 생태계 곳곳 물꼬트이게 정부가 마중물 역할 해야 - YouTube, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.youtube.com/watch?v=7gxGuwEbc1o
32. 우리나라 AI 생태계 구축 전략 제언 | 국내연구자료 | KDI 경제교육·정보센터, 6월 6, 2025에 액세스, https://eiec.kdi.re.kr/policy/domesticView.do?ac=0000194737&pg=&pp=&issus=M
33. AI 3대 강국을 향한 우리의 전략, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.kast.or.kr/data/bbsData/1745802006&&[%EC%9E%90%EB%A3%8C%EC%A7%91]%20%EC%A0%9C234%ED%9A%8C%20%ED%95%9C%EB%A6%BC%EC%9B%90%ED%83%81%ED%86%A0%EB%A1%A0%ED%9A%8C_%EC%B5%9C%EC%A2%85.pdf
34. 중소 제조업의 인공지능 활용을 촉진할 전담 TF 가동!, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.mss.go.kr/common/board/Download.do?bcIdx=1055615&cbIdx=86&streFileNm=da6d9108-0db0-4db6-bc2c-8627bc2c84be.pdf
35. 민간·지역과 함께 '27년까지 디지털 제조혁신 기업 2.5만개 육성한다, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.mss.go.kr/common/board/Download.do?bcIdx=1044556&cbIdx=197&streFileNm=674bdbc0-aa86-48f0-a6cf-95082f553e3c.pdf
36. 중소기업의 AI 활용 확대 방안 연구, 6월 6, 2025에 액세스, https://api.prism.go.kr/prism-be-file/v1/file/downloadFile?atchFilePathNm=/attachfiles/research/1421000/2025/006f4e49-ed0a-4203-9206-fc679bf00c87.pdf&atchFileSz=360648&orgnlAtchFileNm=%EC%A4%91%EC%86%8C%EA%B8%B0%EC%97%85%EC%9D%98%20AI%20%ED%99%9C%EC%9A%A9%ED%99%95%EB%8C%80%20%EB%B0%A9%EC%95%88.pdf&type=pdf
37. "2027년까지 활용률 50%"…중기부, 중기 AI 확산 나선다 - 뉴시스, 6월 6, 2025에 액세스, https://mobile.newsis.com/view/NISX20250220_0003072348
38. [전국] 2023년 제조ㆍ장비 지능화 AI 융합 인재양성 과정 교육생 모집 안내 - 기업마당>정책정보>행사정보, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.bizinfo.go.kr/web/lay1/bbs/S1T122C127/AX/210/view.do;jsessionid=1ABB99H2PbkHJn1jUa0RZdQTzpmPLOXxkJPglUoqwmhY1TeJbQurb5xZ1C1TY69d.ims_bizwas2_servlet_engine1?eventInfoId=EVEN_000000000061212
39. 서울 AI 허브, 'AI+제조 전문인력 양성과정' 교육생 모집,,,산업 현장 중심 고급 AI 융합인재 육성, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=34742
40. 생성형 AI 교육 효과를 톡톡히 볼 직무는?, 6월 6, 2025에 액세스, https://brunch.co.kr/@sparta/94
41. 인공지능(AI) 시대 인력 개발의 미래 - 한국산업기술진흥원, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.kiat.or.kr/commonfile/fileidDownLoad.do?file_id=3D822514F49946E99D867A65BAAF3E1E
42. AI 스타트업 육성을 통한 AI 활용 확산방안, 6월 6, 2025에 액세스, https://wowtale.net/wp-content/uploads/2025/02/%EB%B3%84%EC%B2%A82-AI%EC%8A%A4%ED%83%80%ED%8A%B8%EC%97%85-%EC%9C%A1%EC%84%B1%EC%9D%84-%ED%86%B5%ED%95%9C-AI-%ED%99%9C%EC%9A%A9-%ED%99%95%EC%82%B0%EB%B0%A9%EC%95%88.pdf
43. 중기부, 'AI 스타트업 육성 통한 중소기업 AI활용률 50% 높이고, 글로벌 AI 유니콘 5개 육성한다, 6월 6, 2025에 액세스, https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=33958